package com.gis.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author LnnuUser
 * @create 2021-08-27-下午6:36
 */
object Spark19_RDD_Operator_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)


    // TODO 算子 --key-value类型
    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a",1),("a",2),("a",3),("a",4)
    ),2)

    //combineByKey(): 方法需要三个参数
    // 第一个：将相同key的第一个数据进行结构的转换
    // 第二个: 分区内的计算规则
    // 第三个：分区间的计算规则
    val combinRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = rdd.combineByKey(
      v => (v, 1),
      (t: (Int, Int), v) => {
        (t._1 + v, t._2 + 1)
      },
      (t1: (Int, Int), t2: (Int, Int)) => {
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
      }
    )

    combinRDD.mapValues {
      case (num, count) => {
        num / count
      }
    }.collect().foreach(println)



    sc.stop()

  }

}
